基于受试者特定医学数据的解剖学预测
计算机视觉与模式识别
2020-06-02 v1 图像与视频处理
摘要
脑解剖结构随时间的变化可为治疗设计或科学分析提供重要见解。我们提出了一种预测个体脑MRI随时间变化的方法。我们使用通过卷积神经网络预测的微分同胚形变场来建模变化。给定预测的形变场，可将基线扫描变形以给出未来时刻脑扫描的预测。我们使用ADNI队列演示该方法，并分析模型变体及所提供的受试者特定信息如何影响性能。我们表明该模型提供了良好的预测，且外部临床数据可改善预测。
引用
@article{arxiv.2006.00090,
title = {Anatomical Predictions using Subject-Specific Medical Data},
author = {Marianne Rakic and John Guttag and Adrian V. Dalca},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00090},
year = {2020}
}
备注
Accepted as a short paper to MIDL2020. Keywords: Medical Imaging, Multi-Modal, Prediction